Unverified50% confidenceSolutionExact time
点版本升级通过监督微调（SFT）、强化学习人类反馈（RLHF）或直接偏好优化（DPO）等后训练技术进行，成本低于全新预训练
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9/4/2026
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Verified从预训练检查点到可商用产品需经历监督式指令微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）两个后训练阶段77% similarUnverified后训练优化包括指令微调、RLHF或DPO策略调整、系统提示词工程改进及工具调用和多模态融合能力强化76% similarVerifiedDPO（直接偏好优化）等对齐算法在降低训练成本的同时提升了模型在开放式指令下的表现一致性75% similarUnverified通过RLHF、DPO等轻量级对齐技术可实现快速迭代，无需每次都从头预训练73% similarUnverified一个典型的后训练流水线是：预训练 → 监督微调（SFT）→ 偏好优化（RLHF / DPO / GRPO）73% similar
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